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正电子发射断层扫描药物
截至 2023 年 10 月 27 日 ‒ • 目前美国 FDA 批准了 21 种 PET 药物（2020 年为 12 种） • 美国约有 50 个 PET 药物 NDA/ANDA 持有者 • 获批的 PET 药物标有多种同位素，包括 F-18、Ga-68、Cu-64、Rb-82、C-11 和 N-13 • 有 50 多种新型 PET 药物正在开发中，作为治疗诊断药物的伴随显像剂
神经网络量子态断层扫描
现代量子技术利用量子系统的独特特性来实现经典策略无法达到的性能。这一潜在优势取决于创建、操纵和测量量子态的能力。该领域的任何实验程序都需要对这些步骤进行可靠的认证：这正是量子态层析成像 (QST) 的领域 [1]。QST 的目标是通过对系统有限组相同副本进行测量来估计未知的量子态。如果状态由密度矩阵 ϱ 描述，位于 ad 维希尔伯特空间中，则需要 O(d/ε) 个副本才能获得 ϱ 的估计值，且误差（理解为总变分距离）小于 ε[2]。这清楚地说明了 QST 对大规模系统的资源需求。从广义上讲，QST 是一个逆问题 [3-5]。因此，线性反演 [6] 可能是该主题最直观的方法。然而，它也有一些缺点：它可能报告非物理状态，并且无法通过分析确定估计的均方误差界限。为了绕过这些缺点，可以使用各种有用的 QST 方法，例如贝叶斯断层扫描 [ 7 ， 8 ]、压缩感知 [ 9 ， 10 ] 或矩阵积状态 [ 11 ， 12 ]，尽管最大似然估计 (MLE) 仍然是最常用的方法 [ 13 ， 14 ]。从现代的角度来看，QST 本质上是一个数据处理问题，试图从
量子计算和计算机断层扫描
随着量子计算机的普及，许多公司开始涉足量子计算领域，以熟悉这项技术并尝试将其与自己的专业领域相结合 [1]。由此产生的首要问题是，如何使用量子计算机通过量子算法来解决或改善工业问题。挑战在于找到这样的问题并创建算法，因为使用量子计算机需要采用与传统编程不同的方法。虽然传统计算机使用 0 和 1 的位，但量子计算机使用量子位 (Qubit)，它可以被带入这些二进制状态的任意叠加。这种叠加使量子计算机能够同时对各种值执行单个计算，这是量子计算机提供的优势之一。量子态的叠加尤其允许多个量子位的纠缠（一种特定形式的关联），这代表了量子计算最显着的特征，也是其基本概念优势的核心。然而，困难在于一旦人们想要检索该计算的结果，最后一步就会出现。在单个量子比特测量中，量子比特将坍缩为两个基态之一。后者随后被映射到经典值 0 和 1。测量这两个值中的哪一个取决于系统的量子态，并且通常是基态的叠加。重复测量的结果将相应地遵循各自的概率分布。结果是，单个量子计算通常不会直接提供所需的值。计算必须重复多次（所谓的 shots），具体取决于量子比特的数量，以提供统计分布，从而找到所需的值。重复量子测量所花费的时间可能超过量子计算机与传统计算机的计算时间相比的优势。为了实现性能优势，需要一种量子算法，该算法可以通过利用计算中的建设性和破坏性干扰来减少所需的 shots 次数，如众所周知的 Deutsch-Jozsa [2] 和 Grover [3] 算法所示。我们在公共资助的 BayQS 联盟内启动了一个为期五年的项目，目的是找出量子计算机在计算机断层扫描领域的潜力。
论原子探针断层扫描对于……的重要性
摘要 — 原子探针断层扫描是唯一能够以亚纳米分辨率测量所有化学元素的三维空间分布而不受质量或原子序数限制的技术。该技术在各种半导体器件的开发中发挥着重要作用。然而，在世界最发达地区之外，它仍然鲜为人知。考虑到这一点，本文旨在向巴西微电子学会介绍和讨论原子探针断层扫描技术，更重要的是，讨论它对纳米级器件开发的影响。首先，我们介绍原子探针断层扫描的工作原理和实验程序。接下来，我们介绍一些该技术在设备开发中应用的真实例子。最后，我们简要讨论了一个尚未实现的应用的可能性，即亚单层量子点的原子探针断层扫描。
经颅光声计算机断层扫描...
图 2 | 运动任务的 fPACT 和 7 T fMRI 结果。对右侧 FT（a：fMRI，b：左半球无颅骨 fPACT）、左侧 FT（c：fMRI，d：右半球颅骨完整 fPACT）和 TT（e：fMRI — 左图显示大脑左侧，f：左半球无颅骨 fPACT，g：fMRI — 左图显示大脑右侧，h：右半球颅骨完整 fPACT）的功能反应进行了成像。皮质上显示的功能反应（左栏）代表反应的最大振幅投影。功能反应也显示在通过激活的轴向（中间栏）和冠状（右栏）切片上。对于 FT（ad），我们选择相同的轴向和冠状切片显示在所有四张图像中。对于左侧无颅骨侧的 TT（e、f），我们选择彼此相距 5 毫米以内的切片。对于右侧颅骨完整侧的 TT（g、h），我们选择相同的轴向和冠状切片。但这些激活在空间上并不重叠。在每个功能图中，我们显示了以最大 t 值（𝑡𝑚𝑎𝑥）的 70% 为阈值的区域，这些区域列为每个皮质图下方的第一个值。皮质图下方显示了对应于最大 t 值的 70% 的 p 值（一元学生 t 检验）。白色箭头表示 fPACT 中的激活区域。比例尺：2 厘米。
可操作的、无测量量子断层扫描
随着世界各地实验室中实现的量子信息处理器越来越强大，对这些设备的稳健性和可靠性描述现在比以往任何时候都更加紧迫。这些诊断可以采取多种形式，但最受欢迎的类别之一是断层扫描，其中为设备提出了一个底层参数化模型，并通过实验推断出来。在这里，我们引入并实现了高效的操作断层扫描，它使用实验可观测量作为这些模型参数。这解决了当前断层扫描方法中出现的表示模糊问题（规范问题）。解决规范问题使我们能够在贝叶斯框架中有效地计算实现操作断层扫描，从而为我们提供了一种自然的方式来包含先验信息并讨论拟合参数的不确定性。我们在各种不同的实验相关场景中展示了这种新的断层扫描技术，包括标准过程断层扫描、拉姆齐干涉测量法、随机基准测试和门集断层扫描。
光学相干断层扫描 - OCT
研究人员使用高分辨率 Ganymede™ 系统，重点展示了视网膜新生血管 (RNV) 如何影响眼睛的结构。图 1 显示了白化兔的正常视网膜。图 2 显示了色素兔的正常视网膜。图 3 显示了患有 RNV 的白化兔。图 4 显示了患有 RNV 的色素兔。视网膜血管 (RV)、神经纤维层 (NFL) 和视网膜前纤维血管膜 (PFM) 也进行了标记。
光学连贯性层析成像血管造影...
与荧光素血管造影（FA）相比，DR的黄金标准诊断标准，八颗八颗有助于评估视网膜微瘤状况。作为需要静脉穿刺和染料输注的方法，FA是侵入性且耗时的。此外，FA仅提供二维图像[3，4]。加上，深毛细血管（DCP）的八八图比其FA图像清晰。此外，在测量中央凹性血管区（FAZ）[5]时，八八颗粒的观察者间变异性比FA较小。八八人在诊断DR方面具有几个独特的优势。它具有在微血管异常（MAS）（MAS）之前检测到的早期迹象的能力，这些迹象包括毛细血管辍学，扩张的毛细血管环和毛细管分支[6]。此外，它可以检测一些未被FA捕获的MAS [7，8]并识别MAS和受影响的毛细血管丛的位置[9]。考虑到其清楚地识别增殖膜和后透明膜之间的结构关系[10-12]，八
X射线断层扫描AG AG
该实验可让您深入了解X射线的基本属性，它们与物质的产生和相互作用以及在计算机断层扫描中使用X射线。这种非破坏性成像方法中的基本原理是X射线的材料依赖性衰减，从理想的点（如X射线源）所用的X射线源用于吸收吸收率的传播图像，用于大量不同的视角，并计算物体中材料的三维分布。在本实验中，X射线管中Bremsstrahung的结构以及辐射强度对阳极电压和电流的依赖性进行了实验检查。将重新种族与基于克莱默的规则进行比较。使用不同材料的楔子，检查了兰伯特 - 伯尔定律，该定律可预测和指示X射线强度随传输路径的长度而降低。另外，在实验结束时，您有可能扫描您选择的合适对象并创建三维层析成像图像。
放牧的质地断层扫描和有机半导体设备阵列的弥散反射层摄影
有机半导体（OSC）的薄膜已通过放牧的宽角X射线散射（GIWAXS）进行了广泛的研究，这是一种有效且高度敏感的方法，此外，它避免了过度的辐射损害。[1,2]放牧 - 赋形散射通过将X射线束的穿透力限制在命令角度低于基板临界角度时，通过将X射线束的穿透限制在底物中，从而降低了底物的背景信号。然而，放牧的含量地理 - 试验对空间分辨的测量构成了挑战，因为梁足迹沿着样品沿平行于光束的方向沿样品延伸。即使使用20μm的X射线微束宽度限制扫描μ吉瓦克斯来探测20μmx6000μm的散射面积，也就是说，与